La mortalidad por COVID-19 se asocia con la eficiencia gubernamental y con el número de pruebas de diagnóstico realizadas

  • Cristina Gutiérrez Viloria

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Según un estudio reciente1, existen factores propios de cada país y ajenos a las características de los pacientes con COVID-19 que condicionan las muertes por esta enfermedad. Tras compilar datos de 169 países, los investigadores concluyeron que la intensificación del cribado de COVID-19, la mejora en la eficiencia gubernamental y el aumento de camas en los hospitales podrían atenuar la mortalidad. 

Los investigadores señalan que se trata del primer estudio transversal mundial realizado hasta la fecha que analiza sistemáticamente, a nivel de país, los factores relacionados con la mortalidad por la COVID-19. El estudio fue llevado a cabo en Taiwan por Li-Ling Lian y Chun-Ying Wu, y se publicó en la revista del grupo Nature, Scientific Reports.   

Varios estudios ponen de manifiesto la existencia de factores a nivel de paciente(2-6) que podrían dar una explicación a estas muertes. Estos hallazgos ayudarán sin duda a los profesionales sanitarios a identificar a los pacientes de alto riesgo, pero no serán suficientes para avalar medidas políticas eficaces que reduzcan la mortalidad por COVID-19. Según los autores, una cuestión clave para dar salida a esta pandemia es comprender el origen de la variabilidad entre naciones de las tasas de mortalidad por esta enfermedad, pues denota factores ajenos al paciente, como la respuesta gubernamental. Diversos estudios han tratado de cubrir esta brecha de conocimiento: investigando la efectividad de las políticas7-8 gubernamentales para frenar la propagación del virus; haciendo previsiones del uso de los hospitales  para adecuar los recursos a un gran número de pacientes; analizando la asociación entre mortalidad y disponibilidad de los recursos sanitarios; o promoviendo el cribado para minimizar la propagación viral. Sin embargo, no se han contrastado aún todos estos datos para explicar la diferente mortalidad entre naciones. Así pues, los autores del de este estudio profundizaron en los factores que podrían dar respuesta a esta cuestión.

Se partió de una muestra información de 169 países procedentes de diferentes bases de datos de acceso público: sitio web Worldometer, los Indicadores de Gobernanza Mundial (WGI), los Indicadores del Desarrollo Mundial (WDI) e el Índice de Desempeño Logístico (LPI). La muestra final de estudio consistió en 7.724.530 pacientes infectados por SARS-CoV-2 con 428.086 muertes.

Para estudiar si la relación entre la tasa de mortalidad (nº muertes por cada 100 casos de COVID-19) y las pruebas de cribado realizadas variaba con las características del país, se aplicó un modelo de regresión lineal a la muestra. Los países se clasificaron por ingresos per cápita, puntuación de eficiencia gubernamental, proporción de población ≥ 65 años y número de camas hospitalarias, y cada categoría se dividió en estatus alto, medio/moderado y bajo. 

Al aumentar el cribado, la mortalidad por COVID-19 disminuyó en los países con ingresos altos (r = -0,32, p = 0,015), medios (r = -0,28, p = 0,015) y bajos (r = -0,67, p = 0,002), observándose una tendencia más fuerte en los países con menores ingresos —España se clasificó en el grupo de ingresos altos—. También disminuyó la mortalidad al aumentar el cribado en los países con puntuaciones de eficiencia gubernamental moderada (r = -0,33, p = 0,021) y baja (r = -0,42, p = 0,002); en países con un porcentaje moderado (r = -0,39, p = 0,006) y bajo (r = -0,67, p personas de edad avanzada; y en países con menos camas de hospital (r = -0,41, p = 0,005). 

Los análisis de regresión múltiple para predecir la mortalidad confirmaron esta correlación inversa entre mortalidad por COVID-19 y cribado. Así, la tasa de mortalidad de COVID-19 se asoció negativamente con el número de pruebas de COVID-19 por cada 100 personas (RR 0,92, p = 0,011), la puntuación de eficiencia gubernamental (RR 0,96, p = 0,017) y el número de camas hospitalarias (RR 0,85, p

Por otra parte, los factores que siguieron una relación directa con la mortalidad fueron la mayor proporción de la población ≥ 65 años (RR 1,12, p p = 0,002). Según los investigadores, la infraestructura de transporte facilita la movilidad humana y la circulación de mercancías, lo que podría aumentar las transmisiones de COVID-19 entre las poblaciones de alto riesgo. En concordancia con esta idea, la proporción de casos importados en los países de la UE y UK notificados al European Surveillance System (TESSY) fue disminuyendo con los confinamientos y las restricciones de movimiento impuestas. Esto pondría de manifiesto la relevancia del control de fronteras para evitar la dispersión del virus.

Por otra parte, las tasas de mortalidad predichas por el modelo de regresión múltiple presentaron una fuerte asociación con las tasas de mortalidad observadas (r = 0,77, p

En definitiva, la correlación más fuerte entre la mayor mortalidad y el menor número de pruebas diagnósticas se dio en países de bajos ingresos, con puntuaciones más bajas de eficiencia gubernamental y menor número de camas. Esto sugiere, según los investigadores, que la intensificación en las pruebas diagnósticas podría ser un enfoque eficaz para atenuar la mortalidad en aquellos países que hayan mostrado menos eficacia en el control de brotes o cuando el número de camas hospitalarias sean insuficientes. Según apunta la Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) en su propuesta para manejar la crisis a nivel de gobierno, si bien los retos y los costes pueden ser grandes, no son comparables con las consecuencias de un posible confinamiento de la población. 

Por otra parte, la mayor eficiencia gubernamental se asoció con menores tasas de mortalidad por COVID-19. Si bien la buena gobernanza es esencial para los resultados de desarrollo a largo plazo, según los investigadores, el estudio demuestra que en crisis a corto plazo como ésta la eficiencia del gobierno es crítica: actuando de forma proactiva en la elaboración de políticas que garanticen el suministro de equipos de protección; implementando rápidas y efectivas políticas de cuarentena, confinamiento y cribado; y siendo eficientes en la provisión de buenos servicios de salud pública.

La idea que subyace en este artículo está en sintonía con el reciente comentario editorial en la revista The Lancet de Richard Horton, médico y editor de la misma, en que alude al concepto de la COVID-19 como una sindemia y no una pandemia, y al consiguiente abordaje erróneo de los gobiernos para atajarla: a diferencia del enfoque pandémico, centrado en controlar la transmisión viral, un enfoque sindémico revela interacciones biológicas y sociales relevantes para el pronóstico, el tratamiento y la política de salud, según argumentó Merrill Singer en The Lancet en 2017. Según Horton, "existe una interacción de dos tipos de enfermedades, la COVID-19 y las enfermedades no transmisibles (ENT), que se agrupan en los grupos sociales siguiendo patrones de desigualdad profundamente arraigados en nuestras sociedades. La sinergia en un contexto de disparidad social y económico exacerba los efectos adversos de cada una por separado. Abordar las ENT, una causa desatendida en los países más pobres—añade—, será un requisito previo para la contención del coronavirus". Según afirma, "la importancia de ver la COVID-19 como una sindemia es subrayar sus orígenes sociales y el agravamiento de sus consecuencias en las poblaciones vulnerables; y a menos que los gobiernos concierten políticas para revertir las profundas disparidades, la búsqueda de una solución puramente biomédica fracasará".

Los investigadores identificaron varias limitaciones del estudio, como la notificación inexacta por parte de los países de los casos relacionados con la COVID-19, lo que afectarían al poder predictivo del modelo; los datos incompletos de ciertos países (China, Nueva Zelanda, Indonesia); la falta de datos integrados a nivel de paciente, lo que reforzaría la predicción; o la inmunidad de grupo adquirida con la propagación del virus, lo que alteraría la precisión de la predicción. Aun así, afirman que los resultados pueden contribuir igualmente a formular políticas nacionales para afrontar la pandemia.  

Dado que solo seleccionaron un número limitado de factores condicionantes de la mortalidad, señalaron que los futuros estudios podrían estar encaminados a explorar factores adicionales específicos de los países. 

Por enmarcar la situación de España en relación a la pandemia, en el análisis de indicadores epidemiológicos para 25 países de la UE/EEE y Reino Unido del 13 de septiembre, se destacaron una serie de países con una tendencia estable y otros cuya tendencia es preocupante. Este último grupo se divide en dos subgrupos: a) aquellos países con tasas altas de notificación y cribado, infecciones entre la población joven y bajas tasas de casos graves y de muertes; b) y el resto de los países —entre los que se sitúa España—, con una alta notificación de casos en la población mayor, y el consiguiente incremento de casos graves y hospitalizaciones y de mortalidad. En la semana 37, y en el conjunto de los 25 países, España se sitúa en la posición 10 en la tasa de cribado por cada 100.000 personas. Sin embargo, ocupa la primera posición en la notificación de casos en 14 días, en la positividad de las pruebas de cribado y en la notificación de casos entre la población 65-79 años; también ocupa la segunda posición en la notificación de casos entre la población ≥ 80 años y en las tasas de muerte (por cada 1.000.000 de personas en 14 días). Según estos datos, sería interesante analizar qué factores no se están controlando con el cribado en nuestro país que nos hacen situarnos a la cabeza de la lista en estos indicadores.

El estudio fue financiado por el Yin Yen-Liang Foundation Development and Construction Plan (School of Medicine, National Yang-Ming University) y el Ministry of Science and Technology (Research Center for Epidemic Prevention of National Yang-Ming University). Los autores declararon no tener ningún conflicto de interés económico.